OpenAI与数学界的紧张关系再度升级。

菲尔兹奖得主陶哲轩近日在个人博客转载了一份由人类数学协会（AHM）发布的声明，批评OpenAI无视数学界研究规范，并呼吁数学家停止与其合作。

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争议源于OpenAI公开的一批数学研究手稿，其内部模型尝试解决约4000道数学问题，最终整理出涉及372组成果的研究材料，并公开了部分Lean形式化证明代码。

但成果规模并未换来学界一致认可。数学家关心的不只是证明是否正确，还包括推导能否被理解、是否充分引用前人工作，以及新方法能否经过同行讨论融入现有知识体系。

形式化验证可以检查逻辑推导，却不能自动替代对命题含义、研究贡献和学术背景的人工审查。“一次性发布700多份文件，展示的不是学术研究，而是权力。”声明称。

长期深耕唯一博弈猜想的理论计算机科学家达娜·莫什科维茨（Dana Moshkovitz）第一时间研读OpenAI公布的相关论文，称论文充斥着难以理解的构造、语焉不详的推理步骤、让人摸不着头脑的文献引用。得克萨斯大学奥斯汀分校理论计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）将OpenAI发布日形容为“数学末日”。

也有网友认为陶哲轩的观点过于极端，不应阻止可能造福所有人的技术发展。西北大学数学家布赖娜·克拉（Bryna Kra）认为，AI有望帮助研究者探索过去难以解决的问题，但企业应以更符合学术规范的方式发表成果，让同行能够检查、理解和继续研究。

双方矛盾的核心，是AI生成成果的速度与人类理解能力之间出现落差。传统数学研究需要通过论文、研讨会和同行交流逐步解释证明、完善方法；当商业实验室一次性发布数百份复杂手稿，后续核验、修订和知识整合的成本却可能转移给学术共同体。研究议程、成果发布节奏和模型资源也因此越来越受到少数科技公司的影响。

这场争议并非突然出现。陶哲轩此前已与另外24位菲尔兹奖得主联署声明，警告AI公司将数学难题当作模型能力基准，可能使技术竞争偏离数学研究追求理解与洞见的初衷。

9月29日，数学与人工智能咨询组（AGMAI）发布建议，明确反对前沿AI实验室使用外界无法访问的内部模型测试高难度数学问题。

OpenAI称，此次发布参考了AGMAI的建议；AHM则认为，公司忽视了建议的核心前提，因此呼吁数学家停止与OpenAI合作。此外，AGMAI还要求实验室不得将数学成果发布用作推广模型的营销工具，相关发布应披露模型名称、提示词、算力成本与失败记录等信息。

随着AI不断提升科研产出能力，数学界面临的已不只是机器能否证明定理的问题，更是由谁决定研究方向、谁承担验证成本，以及如何确保技术进步仍服务于知识积累。